Python 数据分析主要通过以下几个步骤进行：,1、数据收集,2、数据清洗,3、数据转换,4、数据分析,5、数据可视化,下面是详细的解析和代码示例：,1. 数据收集,在 Python 中，我们可以使用各种方法来收集数据，例如从数据库、API、文件等，这里以从 CSV 文件中读取数据为例。,2. 数据清洗,数据清洗是数据分析的重要步骤，包括处理缺失值、异常值、重复值等。,3. 数据转换,数据转换是将数据转换为适合分析的格式，将分类变量转换为数值变量。,4. 数据分析,在这个阶段，我们可以使用各种统计方法和机器学习算法来分析数据，计算平均值、中位数、众数等。,5. 数据可视化,数据可视化可以帮助我们更好地理解数据，Python 中有许多库可以用来绘制图表，Matplotlib、Seaborn 等。,以上就是 Python 数据分析的基本流程，根据实际需求，还可以使用更多的库和方法来进行数据分析。, ,import pandas as pd data = pd.read_csv(‘data.csv’) print(data.head()),处理缺失值 data = data.dropna() 处理重复值 data = data.drop_duplicates() 查看数据信息 print(data.info()),将分类变量转换为数值变量 data[‘category’] = data[‘category’].astype(‘category’).cat.codes print(data.head()),计算平均值 mean = data[‘column_name’].mean() print(‘Mean:’, mean) 计算中位数 median = data[‘column_name’].median() print(‘Median:’, median) 计算众数 mode = data[‘column_name’].mode() print(‘Mode:’, mode),import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 绘制柱状图 sns.barplot(x=’column_name1′, y=’column_name2′, data=data) plt.show() 绘制箱线图 sns.boxplot(x=’column_name’, data=data) plt.show()
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